1
Download Introducción a las Redes Neuronales Artificiales OBJETIVOS
Document related concepts
Transcript
Facultad FacultaddedeIngeniería Ingeniería Escuela EscueladedeIngeniería IngenieríaInformática Informática Asignatura Introducción a las Redes Neuronales Artificiales Vigente desde Enero, 2011 Horas semanales Unidades Período Teoría Práctica Laboratorio de crédito Cupo Electiva 3 3 20 Métodos Numéricos Probabilidades y Estadística Requisitos Arquitectura del Computador (Salón con Video Bean) Profesor Ramón Porras OBJETIVOS: El curso tiene por objetivo introducir al estudiante al campo de las redes neuronales artificiales sus fundamentos teóricos y prácticos como a sus aplicaciones. CONTENIDO PROGRAMÁTICO: 1. FUNDAMENTOS DE LAS REDES NEURONALES Redes neuronales biológicas Redes neuronales artificiales Modelo de neurona artificial Tipos de funciones de activaciones Retroalimentación Topologías de las redes neuronales 2. PROCESO DE APRENDIZAJE Algoritmos de aprendizaje Paradigmas de aprendizaje Tópicos del proceso de aprendizaje 3. PERCEPTRON Arquitectura del perceptron Proceso de aprendizaje del perceptron Aplicaciones UNIVERSIDAD CATÓLICA ANDRÉS BELLO - Urb. Montalbán, Apto. 20332, Caracas-1020, Venezuela. Teléfono: +58-212-407.44.07 Fax: +58-212-407.44.47 - URL: www.ucab.edu.ve/escueladeingenieriainformatica.html RIF J-00012255-5 Facultad FacultaddedeIngeniería Ingeniería Escuela EscueladedeIngeniería IngenieríaInformática Informática 4. PERCEPTRON MULTICAPA Arquitectura del perceptron multicapa Algoritmo de retropropagación Proceso de aprendizaje Aplicaciones 5. REDES DE BASE RADIAL Estructura y tipo de bases. Proceso de aprendizaje. Comparación entre las redes de base radial y las multicapas. Aplicaciones. 6. MAQUINAS DE VECTOR SOPORTES Hiperplano óptimo para patrones linealmente separables Hiperplano óptimo para patrones para patrones no separables Construcción de una maquina de vector soporte para reconocimiento de patrones Maquinas de vector soporte para regresión no lineal 7. REDES NEURONALES RECURRENTES Arquitecturas de redes neuronales recurrentes Red de Hopfield Redes parcialmente recurrentes Redes totalmente recurrentes Aplicaciones EVALUACIÓN: Proyectos Tareas Exposiciones BIBLIOGRAFÍA: Simon Haykin, Neural Networks, 2nd Edition, Prentice Hall, 1999. UNIVERSIDAD CATÓLICA ANDRÉS BELLO - Urb. Montalbán, Apto. 20332, Caracas-1020, Venezuela. Teléfono: +58-212-407.44.07 Fax: +58-212-407.44.47 - URL: www.ucab.edu.ve/escueladeingenieriainformatica.html RIF J-00012255-5 Facultad FacultaddedeIngeniería Ingeniería Escuela EscueladedeIngeniería IngenieríaInformática Informática Bonifacio Martín del Brío y Alfredo Sanz Molina. Redes Neuronales y Sistemas Borrosos. 3ra edición ampliada y revisada. Alfaomega-RAMA. 2006. José R. Hilera y Víctor J. Martínez. Redes Neuronales Artificiales. Alfaomega-RAMA. 2000. Pedro Isasi Viñuela y Inés M. Galván León, Redes de Neuronas Artificiales. Un enfoque Práctico Pearson Prentice Hall 2003. L. Fausett, Fundamentals of Neural Networks, Prentice-Hall, 1994. J. A. Freeman y D. M.Skapura. Redes neuronales: algoritmos, aplicaciones y técnicas de programación. Díaz de Santos, 1993. Edgar Nelson Sánchez Camperos y Alma Yolanda Alanís García, Redes neuronales : Conceptos fundamentales y aplicaciones a control automático. , Prentice Hall, 2006. UNIVERSIDAD CATÓLICA ANDRÉS BELLO - Urb. Montalbán, Apto. 20332, Caracas-1020, Venezuela. Teléfono: +58-212-407.44.07 Fax: +58-212-407.44.47 - URL: www.ucab.edu.ve/escueladeingenieriainformatica.html RIF J-00012255-5
